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Published:2024
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覃现, 郝容, 邢鹏, et al. 基于深度学习的国土资源遥感影像分类模型[J]. 2024, 22(10): 34-37.
DOI:
覃现, 郝容, 邢鹏, et al. 基于深度学习的国土资源遥感影像分类模型[J]. 2024, 22(10): 34-37. DOI:
针对国土资源遥感影像分类中,遥感影像分类鲁棒性以及精确性不高的问题,提出结合深度学习的国土资源遥感影像分类模型。通过改进的UNet3+深度学习网络进行国土资源遥感影像分类检测,该改进UNet3+深度学习网络在保留UNet3+深度学习网络全尺度跳跃连接以及深度监督机制的前提下,引入注意力机制对深度学习网络的参数以及特征提取做出进一步优化,避免过拟合以及运算量较大的问题。通过实验验证,基于深度学习的国土资源遥感影像分类模型在不同尺度的遥感影像观测上均表现出优异的检测精度及分类性能。其中,当观测尺度为500 m时,边界分割误差可以控制在-2~1 m范围内。相比其他深度学习网络,改进模型在分类检测精度上更具优势。
高辰,陈芸芝,董琰,刘磊,郭俊.加入混合池化和标签信息优化的油田地物提取模型[J].地球信息科学学报,2024(03).
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